資料介紹
為提高復(fù)雜場景下基于關(guān)鍵點的平面物體跟蹤算法的魯棒性,提出一種融合光流的平面物體跟蹤算法檢測目標(biāo)物體與輸入圖像的關(guān)鍵點及其對應(yīng)描述符,由最近鄰匹配方法構(gòu)建目標(biāo)與圖像間關(guān)鍵點匹配集合,通過光流法構(gòu)建相鄰兩張圖像間關(guān)鍵點的對應(yīng)關(guān)系,將已構(gòu)建的關(guān)鍵點匹配集合與基于光流的對應(yīng)關(guān)系通過加權(quán)平均的策略進(jìn)行融合,得出修正的關(guān)鍵點匹配集合,根據(jù)關(guān)鍵點匹配估計目標(biāo)物體在當(dāng)前圖像的單應(yīng)性變換矩陣,從而完成目標(biāo)跟蹤。在POT數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與SIFT、FERN等算法相比,在校正誤差閾值為5時,該算法在所有圖像序列上的平均跟蹤精度達(dá)到66.67%,具有較好的跟蹤性能。
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